Способ цепной подстановки.
Является наиболее универсальным, т.к. используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей. Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде.
y= abc
y0 = a0* b0* c0
y(усл 1) = a1* b0* c0
y(усл 2) = a1* b1* c0
y1 = a1* b1* c1
Δ y(a) = y(усл 1) — y0
Δ y(b) = y(усл 2) – y(усл 1)
Δ y(c) = y1 – y(усл 2)
Δ y(a) +Δ y(b) +Δ y(c) = Δ y
Способ абсолютных разниц.
Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях и моделях мультипликативно-аддитивного типа.
y= abc
Δ y(a) = Δa* b0* c0
Δ y(b) = a1* Δb* c0
Δ y(c) = a1* b1 * Δc
Δ y(a) +Δ y(b) +Δ y(c) = Δ y
Способ относительных разниц.
Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях. Здесь используются относительные приросты факторных показателей, выраженных в виде коэффициентов.
y= abc
Δ y(a) = y0* Δa/a0
Δ y(b) =(y0 + Δ y(a) )* Δb/b0
Δ y(c) =(y0 + Δ y(a) + Δ y(b) )* Δc/c0
Δ y(a) +Δ y(b) +Δ y(c) = Δ y
Интегральный метод.
Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных, кратных и кратно-аддитивных моделях. Использование этого метода позволяет получать более точные результаты по сравнению с предыдущими, так как дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов присоединяется не к последнему фактору, а распределяется равномерно между всеми факторами.
y=ab — двухфакторная модель
∆y(a)=∆ab0+1/2 ∆a∆b
∆y(b)=∆ba0+1/2 ∆a∆b
Δ y(a) +Δ y(b) = Δ y
y=abc — трехфакторная модель
∆y(a)= 1/2 ∆a(b0 c1+b1 c0 )+1/3 ∆a∆b∆c
∆y(b)= 1/2 ∆b(a0 c1+a1 c0)+1/3 ∆a∆b∆c
∆y(c)= 1/2 ∆c(a0 b1+a1 b0 )+1/3 ∆a∆b∆c
Δ y(a) +Δ y(b) +Δ y(c) = Δ y
y= a/b
∆y(a)=(∆a/∆b) ln (b1/b0)
∆y(b)= ∆yобщ − ∆y(a)
Способ логарифмирования.
Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях. Как и при интегральном способе, здесь результат расчета также не зависит от месторасположения факторов в модели. По сравнению с интегральным методом логарифмирование обеспечивает еще более высокую точность расчетов, чем при методе интегрирования, так как общее влияние факторов на результат распределяется не поровну между факторами, а пропорционально доле их изолированного влияния.
y=abc
∆y(a)= ∆yобщ lg (a1 : a0) / lg (y1 : y0)
∆y(b)= ∆yобщ lg (b1 : b0) / lg (y1 : y0)
∆y(c)= ∆yобщ lg (c1 : c1) / lg (y1 : y0)
Δ y(a) +Δ y(b) +Δ y(c) = Δ y